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对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行劢。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

模拟实境 运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。

交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入。

提高投入回报率 提高大数据成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

大数据可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮劣他们利用“大数据”创造商业价值。

个性化精准推荐 在企业运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务及应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV 节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮劣客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

很多人讨厌广告的原因,在于它推送的是对你无用的信息。互联网的出现更是放大了这一特点,而如今人们发现自己搜索过的或者买过的商品都能被针对性的推荐,出现在浏览的网页广告中。

这便是随着信息数量的持续增加,大数据的到来,在这些数据中,隐藏了消费者的消费习惯、市场的变化、产品的趋势以及大量的历史记录,这些关键数据对于企业和组织的后续运营和发展起到了至关重要的作用。

更准确的营销手段已经成为了一种广告工具,这种个性化的广告推广,主要是为了缩小范围来针对某一类人群。

数据存储空间出租 企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值,具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。

主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。

管理客户关系 客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说,与门的 CRM 显然大而贵。

数据精准搜索 数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。

其商业应用价值是将实时的数据处理不分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移劢广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。

隐私安全 大数据已经与我们的生活息息相关。微博的社交关系,网络购物记录,GPS导航的移动数据,快递的物流信息这些形形色色的数据包括了人们的各种行为细节,同时也记录了人们大量的个人隐私。

不难看出,大数据时代的到来,给传统的网络与信息安全带来了新的问题,传统防御威胁的手段已逐渐失效。大数据将安全带入了一个全新、复杂和综合的时代,不安全的那些蛛丝马迹在浩瀚数据的掩护下,正在精准地发起一次又一次的攻击。

近年来,有关网络威胁导致服务器宕机、个人和企业信息泄露事件频繁发生,网络信息安全问题已成为全球关注的焦点。然而,任何事物都具有两面性,人们常常担心大数据带来的不安全性,但同时大数据技术也是一种保户信息安全的工具。

对于互联网,利用传统安全设备从终端数据或本地网络中发现未知的威胁,就如在森林中找到指定的叶子,效率极低。从技术、人员、数据等几个方面拥抱大数据技术,基于数据为驱动来解决问题。

在数据采集、测试、分析的过程中以威胁为中心,利用数据来驱动安全是一种检测APT类型威胁(高级持续性威胁)的有效手段。

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  • 互联网大数据应用价值方向
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